调频多普勒引信抗调幅干扰性能分析

为提高调频多普勒引信抗调幅干扰性能,定量研究了调幅干扰对其作用机理,以信干比(SJR)增益作为表征参量定量研究了不同调幅干扰作用下调频多普勒引信的抗干扰性能。详细推导了正弦波调幅、方波调幅和三角波调幅干扰作用下调频多普勒引信的信干比增益,并对其进行了仿真验证。定量分析、仿真与引信实验测试结果表明:在调幅干扰下调频多普勒引信总信干比增益在10 d B量级;调频多普勒引信抗各种调制样式调幅干扰能力相当,对调幅干扰调制样式不敏感;调幅指数对调频多普勒引信抗干扰性能基本无影响;减小多普勒滤波器带宽可以一定程度提高调频多普勒引信系统抗干扰性能。     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。     

一种模块化航空有源滤波器的研究

 航空有源滤波器(AAPF)是解决飞机供电系统中电能质量问题的一种先进方案,而模块化设计对航空有源滤波器灵活性、可维护性和可靠性的提升作用巨大。首先提出并研究了一种新型模块化航空有源滤波器,分析了主电路数学模型及其混合载波PWM(CH-PWM)调制方式;其次基于损耗对比分析进行了主电路拓扑优化,推导了模块均压控制律并给出了系统控制策略;最后进行了仿真和实验验证。结果表明,模块化航空有源滤波器能够有效补偿航空电网中由典型非线性负载产生的谐波和无功电流分量,三相电网电流的总谐波畸变率(THD)均在5%以下,补偿效果显著。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

一种基于自适应滤波器的潜艇辐射噪声仿真方法

文章提出了一种基于自适应滤波器的潜艇辐射噪声仿真方法。在对潜艇辐射噪声连续谱、线谱和调制谱的数学模型进行研究的基础上,利用Ecs型功率谱模型,基于自适应滤波器,通过傅里叶反变换对潜艇辐射噪声连续谱进行了仿真,分别叠加了线谱信号和调制谱信号之后,得到潜艇辐射噪声的仿真结果。通过对仿真结果的分析和利用仿真结果与实装进行对接测试,表明仿真的辐射噪声逼真度较高。     

基于LPV模型的航空发动机控制器Kalman滤波器设计

针对航空发动机LPV模型,设计了1种改进Kalman滤波器设计方法,并应用于某型涡扇发动机控制系统中。涡扇发动机宽工况变化过程的仿真结果表明,该滤波器可实现对系统输出和状态的有效跟踪和滤波,较好地检验了该方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

A Fast Global Node Selection Algorithm for Bearings-only Target Localization

In the target tracking, the nodes aggregate their observations of the directions of arrival of the target. The network then uses an extended Kalman filter （EKF） to combine the measurements from multiple snapshots to track the target. In order to rapidly select the best subset of nodes to localize the target with the minimum mean square position error and low power consumption, this paper proposes a simple algorithm, which uses the location information of the target and the network. The lower botmd of localization error is utilized according to the distances between the target and the selected active nodes. Furthermore, the direction likelihoods of the active nodes is predicted by way of the node/target bearing distributing relationships.     

混合型有源滤波器在开关电源中的应用

针对开关电源中存在的电磁干扰,提出了一种新的解决方法一混合有源滤波器.并对其滤波原理进行了分析,通过实验分析说明这种滤波器在处理开关电源电磁抗干扰中的可行性.     

基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测

随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.